Im Vergleich: Industrie 4.0 Reifegradmodelle

In den letzten Jahren sind zahlreiche Reifegradmodelle entwickelt worden, die je Unternehmen individuell angeben sollen, wie stark die Entwicklung hin zu Industrie 4.0 bereits fortgeschritten ist. Allerdings umfassen nicht alle Modelle alle Aspekte von Industrie 4.0. Auch sind die Modelle nicht gleichermaßen praxistauglich. Exklusiv für Factory Innovation werden in diesem Beitrag die zehn wichtigsten Industrie 4.0-Reifegradmodelle auf Vollständigkeit hin verglichen und beurteilt. 

Welche Reifegradmodelle wurden einbezogen? 

Im Rahmen einer Literaturrecherche nach den Begriffen „Reifegradmodell Industrie 4.0“, „Maturity Model Industry 4.0“, Reifegradindex Industrie 4.0“, „Maturity Index Industry 4.0“ konnten 28 Reifegradmodelle sowie sieben Übersichten über Reifegradmodelle (Schumacher, et al., 2016) (Kese & Terstegen, 2017) (Müller, et al., 2018) (Matt, et al., 2018) (Angreani, et al., 2020) (Mrugalska & Stasiuk-Piekarska, 2020) (Dommermuth, 2021) identifiziert werden. Nach der Streichung von Doppelnennungen erfolgte eine weitere Durchsicht der Reifegradmodelle nach folgenden Kriterien: 

Methodik der Bewertung 

Auf Basis der notwendigen Technologien, Handlungsbereiche und Erfolgsfaktoren der digitalen Transformation wurden einige wesentlichen Kriterien zur Bewertung der Reifegradmodelle entwickelt. Diese lassen sich in drei wesentliche Bereiche unterteilen, die Industrie 4.0-Abdeckung, den Fokus auf den Dreiklang von Mensch-Organisation-Technik und die praktische Anwendbarkeit des Reifegradmodells. 

4.0-Abdeckung von Reifegradmodellen 

Bei der Bewertung wird geprüft, inwieweit das jeweilige Bewertungskriterium im Reifegrad des zu prüfenden Modells erwähnt und beschrieben wird. Hierzu wird ein vierstufiges Bewertungsschema angewendet: 

• 3: Das Kriterium wird erwähnt und im Reifegradmodell ausführlich berücksichtigt 
• 2: Das Kriterium wird erwähnt und im Reifegrad teilweise berücksichtigt 
• 1: Das Kriterium wird indirekt erwähnt und im Reifegrad teilweise berücksichtigt 
• 0: Das Kriterium wird nicht im Reifegradmodell berücksichtigt.  

Anwendbarkeit der Reifegradmodelle

Mit Hilfe von Reifegradmodellen muss es möglich sein, den Ist-Zustands des Unternehmens zu bewerten und einen stufenweisen Entwicklungspfad zu einem höheren Grad der Reife aufzeigen (Knackstedt et al., 2009, S. 535). Bei der Bewertung der Reifegradmodelle wird daher geprüft, ob sich mit ihnen der Ist-Zustand ermitteln lässt, ob sich darauf basierend ein Soll-Zustand definieren lässt und ob sich Maßnahmen für die Transformation vom Ist-Zustand zum Soll-Zustand ableiten lassen. Zusätzlich wird bewertet, ob sich die typische Ausgangssituation von KMU und Mittelstand im Reifegradmodell darstellen lässt. 

Ebenso werden Fragen zur Berücksichtigung der Unternehmenskultur sowie zur zahlenmäßigen Erfassung von Reifegraden hier zusammengefasst. Insgesamt wurden die in Tabelle 4 dargestellten Kriterien genutzt. 

Bewertung der Modelle 

Die Gesamtergebnisse der Bewertung bestehender Industrie 4.0-Reifegradmodelle sind in Tabelle 5 im Überblick dargestellt. Insgesamt sind alle Reifegradmodelle dazu geeignet, einen Ist-Zustand zu erfassen, einen Soll-Zustand zu definieren und Maßnahmen abzuleiten. Aufgrund seines insbesondere für KMU sehr erklärungsbedürftigen Aufbaus wurde die Anwendbarkeit des Industrie 4.0 Maturity Index (acatech) gegenüber den anderen Modellen etwas abgewertet. Alle Modelle berechnen einen entsprechenden Reifegradindex je Betrachtungsbereich, das Reifegradmodell InAsPro berechnet als einziges Modell zusätzlich auch einen Gesamtreifegradindex. 

Große Unterschiede konnten im Hinblick auf die Industrie 4.0-Abdeckung, den sozio-technischen Fokus sowie den Bereich Management und Unternehmenskultur festgestellt werden. 

Industrie 4.0-Abdeckung 

Die insgesamt beste Industrie 4.0-Abdeckung haben der Industrie 4.0 Maturity Index (acatech) mit 63 Prozent sowie das Reifegradmodell (InAsPro) mit 60 Prozent. Die Nutzung eines Industrie 4.0-Reifegradmodells, dessen Kern Industrie 4.0 nur teilweise abdeckt, erscheint nicht sinnvoll. Das betrifft den Werkzeugkasten Industrie 4.0 des VDMA mit nur 37 Prozent, den Quick Check Industrie 4.0 von INLUMIA und die Industrie 4.0-Reifegradmodelle des WZL der RWTH Aachen sowie von INTRO 4.0. 

Der Industrie 4.0 Maturity Index (acatech) zeigt auch die beste Abdeckung der Bereiche Smart Supply Chain und Smart Products/Digitale Abbildung des Pro-duktlebenszyklus, während die Reifegradmodell InAsPro und Appelfeller und Feldmann den Bereich neuer Geschäftsmodelle am besten abdeckt. Der Bereich Smart Factory wird am besten durch das Industrie 4.0-Reifegradmodell von Puchan und Zeifang abgebildet. Insgesamt kann festgestellt werden, dass bei allen Modellen noch „Luft nach oben“ besteht und teilweise wesentliche Perspektiven von Industrie 4.0 wie die Supply Chain oder neue Geschäftsmodelle kaum oder gar nicht abgedeckt werden. 

Sozio-technischer Fokus 

Den insgesamt besten sozio-technischen Fokus hat mit 74 Prozent das Industrie 4.0-Reifegradmodell von Puchan und Zeifang. Es deckt mit 83 Prozent weitaus am besten die Dimension Organisation ab. Alle anderen Reifegradmodelle haben hier teilweise erhebliche Defizite. Die Dimension Mensch wird mit 89 Prozent am besten vom Industrie 4.0 Assessment (Matt et al.) abgebildet, gefolgt von den Modellen Industrie 4.0-Readiness (IMPULS-Stiftung) und Quick- Check Industrie 4.0 (INLUMIA) mit je 78 Prozent.

Die beste Abdeckung der Dimension Technik teilen sich der Industrie 4.0 Maturity Index (acatech), das Reifegradmodell (Appelfeller & Feldmann) sowie das Industrie 4.0-Reifegradmodell (Puchan & Zeifang) mit je 72 Prozent. Insgesamt kann festgestellt werden, dass alle Modelle die Dimensionen Technik mit 39 bis 72 Prozent abdecken, die Dimension Organisation mit 28 bis 83 Prozent und die Dimension Mensch mit 0 bis 89 Prozent. Modelle, die Mensch und Organisation im Reifegrad von Industrie 4.0 nur unzureichend berücksichtigen, sollten in der Praxis nicht verwendet werden. 

Anwendbarkeit des Reifegradmodells 

Unter diesem Kriterium werden die drei Aspekte des Managements und der Unternehmenskultur, die Anwendbarkeit und die Detailliertheit des Reifegradindexes zusammengefasst. 

Die beste Berücksichtigung dieser drei Themen zeigt das Reifegradmodell InAsPro mit 100 Prozent. Auch das Industrie 4.0 Assessment von Matt et al. mit 85 Prozent liegt in der Spitzengruppe. Komplette Ausfälle bei der Anwendbarkeit des Reifegradmodells gibt es nicht, auch wenn der VDMA-Werkzeugkasten Industrie 4.0 und das Reifegradmodell des WZL der RWTH Aachen die Bereiche Management und Unternehmenskultur komplett unberücksichtigt lassen . 

Gesamtbetrachtung 

Fünf der verglichenen Modelle für die Reifemessung eines Unternehmens im Hinblick auf Industrie 4.0 können für die Anwendung ohne Einschränkung empfohlen werden. Sie weisen keine erheblichen Defizite auf, decken die gesamte Bandbreite der Industrie 4.0-Themen ab und sind auch gut handhabbar. Ein sechstes Modell kann in der Spitzengruppe sehr gut mithalten, hat sogar die zweitbeste Gesamtbewertung im Vergleich und zeigt lediglich im Bereich der Smart Supply Chain deutliche Schwächen. 

Zwei weitere Modelle decken prinzipiell alle Beurteilungskriterien ab, weisen aber ausgerechnet im Bereich Smart Factory Defizite auf. Diese müssen dann individuell kompensiert werden und führen nur zu einer eingeschränkten Nutzungsempfehlung. 

Zwei Modelle müssen nach Anwendung der Vergleichskriterien als unbrauchbar eingestuft werden. Diese Modelle ignorieren für die Entwicklung oder Implementierung von Industrie 4.0 wesentliche Aspekte. Tab. 6 zeigt die vergebenen Qualitätsurteile. 

Fazit 

Durch die Bewertung der Reifegradmodelle konnten wichtige Erkenntnisse zur Eignung bestehender Reifegradmodelle als Werkzeug für die digitale Transformation von KMU und Mittelstand gewonnen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass es bei den bestehenden Reifegradmodellen noch inhaltliche Defizite bzgl. der Industrie 4.0 Abdeckung, des sozio-technischen Fokus sowie des Bereichs Management und Unternehmenskultur gibt. Für KMU und Mittelstand ist es aufgrund ihrer begrenzten Ressourcen aber wichtig, konkrete, vollständige und detaillierte Handlungsempfehlungen zu erhalten. Künftige Modelle müssen daher insbesondere die folgenden Themen weiter konkretisieren, um sie für KMU und Mittelstand nutzbar zu machen: 

• Organisatorische Themen in der Produktion (z. B. Lean Production, Modularisierung) 
• Wissens- und Kompetenzmanagement 
• Datenerfassung und Produktionsplanung und -steuerung 
• unterstützende Prozesse, wie Intralogistik, Instandhaltungsmanagement, Werkzeugmanagement und Qualitätsmanagement 
• Dezentralisierung von Organisationseinheiten 
• die sich ändernde Rolle des Menschen 
• kognitive und physische Assistenzfunktionen für den Menschen 
• horizontale und vertikale Integration 
• Vernetzung in der Supply Chain 
• digitale Abbildung des Produktlebenszyklus 
• neue datenbasierte Geschäftsmodelle 

Die vollständige Datenerhebung mit allen Details der zehn untersuchten Reifegradmodelle können Sie nach Registrierung kostenlos bei Factory Innovation herunterladen. 

Literatur:

[1] Angreani,L.S.,Vijaya,A.&Wicaksono,H., 2020. Systematic Literature Review of Industry 4.0 Maturity Model for Manufacturing and Logistics Sectors. Procedia Manufacturing, Band 52, pp. 337-343.
[2] Appelfeller, W. & Feldmann, C., 2018. Die digitale Transformation des Unternehmens. Systematischer Leitfaden mit zehn Elementen zur Strukturierung und Reifegradmessung. Berlin: Springer Gabler.
[3] Dommermuth,M., 2021. Entwicklung und Anwendung eines konsekutiven integralen Transformationskonzeptes für Werke von Industrieunternehmen mit variantenreicher Fertigung zur Analyse, Planung, Umsetzung und Kontrolle von Industrie 4.0. Berlin: Springer.
[4] Ehemann,T.etal., 2021. Mit dem InAsPro-Transformationskonzept die Digitalisierung planen. In: W. Bauer, et al. Hrsg. Arbeit in der digitalisierten Welt. Berlin Heidelberg: Springer Vieweg, pp. 205- 222.
[5] Heppner,H.,Schlicher,K.&Hobscheidt, D., 2019. INLUMIA – Instrumentarium zur Steigerung der Leistungsfähigkeit durch Industrie 4.0. In: GfA, Hrsg. Frühjahrskongress 2019. Arbeit interdisziplinär analysieren – bewerten – gestalten C.3.7. Dortmund: GfA.
[6] Hübner, M., 2018. Das Industrie 4.0-Reifegradmodell. In: G. Lanza & P. Nyhuis, Hrsg. Industrie 4.0 für die Praxis. Befähigungs- und Einführungsstrategien. Garbsen: TEWISS, pp. 184-196.
[7] Kese, D. & Terstegen, S., 2017. Benchmark Reifegradmodelle. IEE Industrie Engineering Effizienz, 10, pp. 30-34.
[8] Knackstedt,R.,Pöppelbuß,J.&Becker,J., 2009. Vorgehensmodell zur Entwicklung von Reifegradmodellen. Wien, Österreichische Computer Gesellschaft, pp. 535-544.
[9] Lichtblau, K. et al., 2015. Industrie 4.0-Readiness (gefördert von der IMPULS-Stiftung des VDMA), Aachen, Köln: Institut der deutschen Wirtschaft Köln Consult GmbH.
[10] Matt, D. T. et al., 2018. Industrie 4.0 Assessment – Bewertungsmodell zur Identifikation und Priorisierung von Industrie 4.0 Umsetzungsmaßnahmen in KMUs. In: D. T. Matt, Hrsg. KMU 4.0 – Digitale Transformation in kleinen und mittelständischen Unternehmen. Schriftenreihe der WGAB. Berlin: GITO, pp. 93-112.
[11] Müller,E.,Tawalbeh,M.&Hopf,H., 2018. Reifegradbestimmung als Vorstufe der Industrie 4.0-Strategieentwicklung. In: D. T. Matt, Hrsg. KMU 4.0 – Digitale Transformation in kleinen und mittelständischen Unternehmen. Schriftenreihe der WGAB. Berlin: GITO, pp. 71-91.
[12] Pierenkemper, C., Reinhold, J., Dumitrescu, R.&Gausemeier,J., 2019. Erfolg versprechende Industrie 4.0-Zielposition. Ermittlung unter Berück- sichtigung zukünftiger Umfeldentwicklungen. Industrie 4.0 Management, 5, Issue 35, pp. 30-34.
[13] Puchan, J. & Zeifang, A., 2017. Industrie-4.0-Reifegradmodell. In: T. Barton, et al. Hrsg. Angewandte Forschung in der Wirtschaftsinformatik. Prozesse, Technologie, Anwendungen, Systeme und Management. Tagungsband zur 30. AKWI-Jahrestagung. Heide: mana-Buch, pp. 257-265.
[14] Schuh,G.etal., 2017. Industrie 4.0 Maturity Index. Die digitale Transformation von Unternehmen steuern (acatech STUDIE). München: Herbert Utz. Schuh, G. et al., 2018. Industrie 4.0: Implement it! – Ein Leitfaden zur erfolgreichen Implementierung von Industrie 4.0-Lösungen. Aachen: s.n.
[15] Schumacher,A.,Erol,S.&Sihn,W., 2016. A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Proce- dia CIRP, Band 52, pp. 161-166.
[16] VDMA,F.I.4., Hrsg., 2017. Leitfaden Industrie 4.0 Orientierungshilfe zur Einführung in den Mittelstand. Frankfurt: VDMA Verlag GmbH.

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Tags: Industrie 4.0 KMU Maturity Index Mittelstand Reifegradmodell Smart Factory tabellarische Auswertung
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